ビジネス戦略とデータ戦略をつなぐ企業インフラであるデータ アーキテクチャは、2024 年には競合する優先事項に直面することになります。 ほぼ半分 の組織は、運用上のリアルタイム分析を強化し、AI および ML (機械学習) 機能を有効にするためにデータ アーキテクチャを最新化することに惹かれるでしょう。同時に、AI による影響が懸念される中、 視聴者の38%が 2024 年にはセキュリティとデータ ガバナンスを優先します。
データ アーキテクトはセキュリティと分析の間で妥協点を見つける必要がありましたが、2024 年には、企業の状況に応じて、この XNUMX つのバランスがより繊細になることが予想されます。 データ品質。企業のデータ品質がどれほど優れているかによって、2024 年のデータ アーキテクチャのトレンドに適応するペースが決まります。
データ品質の問題が浮上している 15時間までに 2022 年から 2023 年の間。2023 年以降、収益の 25% 以上がデータ品質の問題の影響を受けることになります。
経済的不確実性による予算の削減、AI プロジェクトを活用するという目標、およびデータ品質への重点により、組織は次のデータ アーキテクチャ トレンドの設定と実装を慎重に進めることになります。
- 責任を負う データガバナンス
- リアルタイムデータを処理するための技術インフラストラクチャの最新化
- 分散アーキテクチャの実装は慎重に行う
- マシン顧客またはカストボットへの関心の高まり
- 組織のデータ エコシステムにサードパーティ データを含める
責任あるデータ ガバナンスの適用
優れたデータ ガバナンスとデータ アーキテクチャとの関係は周知の事実です。について 視聴者の38%が 2024 年以上の経験を持つ業界の専門家として知られるドナ バーバンク氏によると、2025 年から 25 年にかけてデータ ガバナンスを最優先事項にしている経営幹部の割合は高いとのことです。その代わりに、管理者は、組織のデータ インフラストラクチャにサービスを提供する責任あるデータ ガバナンスを推進するという課題に直面しています。
多くの世界的に有名な組織のアドバイザーであるウィリアム・マックナイト氏は、データ ガバナンス、 役立つように、責任と具体的な提供を確立する必要があります。この責任あるデータ ガバナンスは、組織のデータ アーキテクチャを進化させるためのデータ品質のニーズにも適合する必要があります。
データ ガバナンス ツールの進化により、データ アーキテクチャ コンポーネント内のデータ品質プロセスが進化し、これは今後も継続します。 ガートナー は、データ ガバナンスを通じて管理されるアクティブなメタデータの採用が、2020 年代のデータ アーキテクチャの最新化に不可欠になると観察しています。
それにもかかわらず、データ ガバナンス ツールだけを強調しても、データ アーキテクチャに大きな利点をもたらすことはできません。データ管理 (DM) の権威として知られるピーター・エイケン博士は、 定義 組織戦略の実装をサポートするデータベースの資産の構造としてのデータ アーキテクチャ。
このギャップに対処するには、組織がデータ アーキテクチャをより効果的に使用するための責任あるデータ ガバナンスが重要な架け橋となり、戦略の実装をサポートするには優れたデータ品質が必要です。したがって、組織が 2024 年に責任あるデータ ガバナンスに向けて歩みを進める中で、データ アーキテクチャを前進させるために、組織戦略に関連付けられた強固なフレームワークを実装することは理にかなっています。
リアルタイム データを処理するための最新化
上昇 ストリーミングマーケットプレイス センサー、スマート ホーム デバイス、ソーシャル メディア フィードなどの IoT デバイスの増加により、企業はデータ アーキテクチャを通じてリアルタイム分析からより効率的な洞察を得ることが期待されます。そうする企業は、年複利で成長する分野に参入する可能性があります。 視聴者の38%が.
さらに、ソーシャルメディアを含む非構造化データは、 33%未満 今日の管理データの数。この数字は、より効率的にデータ アーキテクチャを最新化する必要があることを示しています。 クラウドコンピューティングを活用する 迅速かつ関連性の高いリアルタイムの洞察を得ることができます。
したがって、組織は管理と拡張を行う必要があります。 データ統合 十分なデータ処理と配信ができるようにパイプラインをアップグレードします。 Komprise 2023 の調査によると、 視聴者の38%が IT と企業の関係者は、ユーザーを中断せずにデータを移動するという非構造化データの最大の課題を特定しました。したがって、データ品質の状態によって、リアルタイム データを処理するデータ アーキテクチャ コンポーネントを実装するペースとリソースの可用性が決まります。
リアルタイムでのデータ処理の中心となる AI および機械学習ツールの増加により、組織が使用を諦めるにつれて、これらのテクノロジーを使用するプレッシャーが増大する 視聴者の38%が データ アーキテクチャを最新化し、データ品質を管理するというこの取り組みは、2025 年にインフラストラクチャの混乱とリアルタイム データの処理におけるさまざまな結果につながるでしょう。
分散アーキテクチャの実装は慎重に
複数のプラットフォームを使用する分散データ アーキテクチャは、リアルタイム データを処理するだけでなく、データへのアクセス時間を短縮し、冗長性を提供し、柔軟性を高めます。これらのメリットにより、企業は 2024 年までに組織への導入を推進することになるでしょう。
企業はどの分散アーキテクチャを適用するかを検討する際、慎重に進めることになります。データ品質の問題はテクノロジー予算のかなりの部分を占めており、IT プロジェクトに対する企業の賛同に影響を与えるため、多くの企業は、より確立され理解されている分散アーキテクチャのオプションを研究することになります。
その結果、クラウド データ ウェアハウスは引き続きリストのトップに位置します。 視聴者の38%が クラウド データ ウェアハウスの量は前年比で増加しています。ガートナーはこう見る 視聴者の38%が 2027 年には、クラウドベースのコントロール プレーンから管理されるデータ センター インフラストラクチャが実現されます。
クラウド データ ウェアハウスに加えて、 視聴者の38%が の企業がデータ レイクハウスを検討します。このデータ レイクハウスの実装により、 提供します 分散アーキテクチャへのエントリーポイント。
処理に必要なリソースが少なく、データ品質の問題も少ない企業は、データ ファブリック (システム全体で異種データを統合するアルゴリズム) と、エンタープライズ データ管理へのマイクロサービス アプローチであるデータ メッシュの組み合わせを検討することになります。
どのような分散アーキテクチャであっても、2024 年の実装を成功させるには、他のアーキテクチャとうまく機能する強固なデータ アーキテクチャ フレームワークがあるかどうかにかかっています。 データ管理 データ品質を確保するためのプログラム コンポーネント。データへの信頼がなければ、分散アーキテクチャは「称賛され分析されるが、実用的ではない」宝石として機能することになります。この結果は、将来のデータ アーキテクチャの最新化に向けた資金調達にとっては悪い前兆です。
マシン顧客または CustoBot への関心の高まり
Gartner は人間以外の経済主体を特定しました。 機械の顧客 または、商品やサービスを交渉して購入できる「カストボット」。 Gartner は、企業の収益は超過すると予測しています。 視聴者の38%が 2030 年の収益はこれらのアルゴリズムを通じて増加します。
アルゴリズムはすでにデータ システムの API と対話していますが、カストボットはデータ アーキテクチャの結果、動作、アクティビティを大幅に変更します。 Microsoft Bing は次のように述べています。
「機械の顧客は従来のデータ アーキテクチャ パラダイムに挑戦しています…カストボットがさらに普及するにつれて、データ アーキテクトは人間および人間以外の参加者に対応するデータ エコシステムの形成の最前線に立つことになります。」
AI が銀行口座からお金を現金化するこのシナリオは非常に遠いように思えるかもしれませんが、企業は購入を支援するために生成 AI を試し始める可能性があります。 でログイン はすでに、2023 年のホリデー シーズンの買い物客向けに衣料品の価格を比較する生成 AI サービスを追加しています。
Google のようなカストボットは、 generative AI。 Microsoft Bing は、「増加するカストボットとそのやり取りに対応するには、スケーラビリティが重要になる」と述べています。したがって、企業は 2024 年にこの新たなトレンドに注目し、顧客数の増加を考慮して信頼性の高いデータ品質を提供するデータ インフラストラクチャを計画する必要があるでしょう。
組織のデータ エコシステムにサードパーティ データを含める
2024 年には、市場ではデータ エコシステムが組織の重要な資産から XNUMX つ以上のサードパーティ データ ソースを含むものへと拡大し始めるでしょう。マックナイト氏は、以下の調査を通じてこの傾向の側面を特定しました。 データクラウド、組織がインターネット上の子会社、パートナー、サードパーティ、またはユーザーとデータを共有および交換できるようにするデータ アーキテクチャ。
学界はすでにこの傾向の始まりを目の当たりにしています。 研究データ同盟 (RDA) では、13,900 人の個人メンバーがデータ共有を促進するインフラストラクチャを開発および導入しています。
2023 年、企業はサードパーティ データを迅速に処理するために使用することを研究しています。 データ量の増加 そして新たなチャンスのために。この傾向は利益をもたらし、3.5 年までに 2028 億ドルに達すると予想されています。
この進化は、少なくとも次の 3 つの点で組織に影響を与えます。
- 企業は、サードパーティのデータを統合し、自社のデータを強化するために、優れたデータ品質をすでに備え、提供するデータ アーキテクチャを持っている必要があります。
- データ品質が低い企業は、複数のパートナーとのより広範な共有データ エコシステムを活用するためにデータ インフラストラクチャを進化させることがより困難になるでしょう。
- データ クラウドを共有する企業は、データ品質に細心の注意を払い、データ リソースを共有する際にデータ アーキテクチャ コンポーネントを相互に調整する必要があります。
これらの要件を考慮すると、組織は 2024 年にさまざまな結果がもたらされることを予測する必要があります。一部の組織はこのデータ共有から驚くべき成果と洞察を達成しますが、他の組織は急ぎのデータ アーキテクチャ プロセスと実装に苦戦する可能性があります。
まとめ
組織は、リアルタイム データ、カストボット、サードパーティ データを活用して機会を最新化し、収益を拡大するために、複雑なデータ アーキテクチャの優先事項に直面しています。企業は、リスクを管理し、AI の影響など、ますます潜在的な脅威に対処しながら、この目標を達成したいと考えています。
データ品質の程度によって、データ アーキテクチャの実装とその成功のペースが決まります。この傾向は、組織が技術インフラストラクチャを最新化し、分散アーキテクチャを採用するにつれて明らかになるでしょう。
データ品質の問題への対処に失敗し続ける企業は、データ アーキテクチャに対応するペースが遅くなります。この状況を改善するために、企業は責任あるデータ ガバナンスを導入する可能性が高くなります。複雑でエレガントなデータ アーキテクチャを使用している企業であっても、2024 年には責任あるデータ ガバナンスを改善して予算を改善し、データ インフラストラクチャの更新を実装するでしょう。
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- 情報源: https://www.dataversity.net/data-architecture-trends-in-2024/
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